Cohere与LG CNS合作开发了LuckyStar 111B，这是一个专为韩英企业代理设计的大型语言模型。该模型基于Cohere的Command A模型构建，并采用了前导语条件设置等技术以实现高效的工具使用。研究探索了多语言监督微调、具有可验证奖励的强化学习以及4位量化等方法，以在内存限制下优化性能和部署。经过适应的LuckyStar 111B模型在数学推理、函数调用和自然语言到SQL的任务方面展现出更强的能力，同时保持了两种语言中强大的指令遵循能力。 AI
影响 这项研究为将大型语言模型应用于多语言企业应用提供了实用的框架，有可能在内存受限的环境中提高效率和部署能力。
排序理由 该集群描述了一篇研究论文，详细介绍了一个新模型及其适应技术。
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arXiv:2606.31648v1 Announce Type: new Abstract: We present LuckyStar 111B, a 111B-parameter hybrid reasoning model developed through a collaboration between Cohere and LG CNS for Korean-English enterprise agents under practical memory and serving constraints. The model trains fro…
We present LuckyStar 111B, a 111B-parameter hybrid reasoning model developed through a collaboration between Cohere and LG CNS for Korean-English enterprise agents under practical memory and serving constraints. The model trains from Cohere's fully post-trained Command A model ra…